Puntos Clave de la Noticia:
- Naturaleza del cambio: El código de gobernanza propuesto modifica la liquidación automática de recompensas hacia una estrategia de acumulación.
- Capital movilizado: La red Bittensor emite diariamente un aproximado de 7,200 tokens TAO, valorados en más de 1.8 millones de dólares.
- Estado de desarrollo: La iniciativa permanece en fase de pruebas dentro de GitHub y afronta revisiones técnicas por cuellos de botella.
Una nueva línea de código enviada a GitHub el pasado miércoles podría reconfigurar la economía de Bittensor, la red IA descentralizada detrás del token TAO. La propuesta, llamada Root Reborn, fue desarrollada bajo el seudónimo de «unconst» y plantea transformar la función operativa de los validadores dentro del ecosistema en figuras equivalentes a los gestores de fondos en la cadena.
When we first built the Opentensor Foundation to support Bittensor we were responsible for everything:
– The Python API.
– The Blockchain code.
– The Explorer/Scanner.
– The Validator nodes.
– The Subnet protocols.
– The CLI.
– Fundraising.
etc. etc.Today, the majority of…
— const (@const_reborn) June 17, 2024
Datos de Glassnode señalan que, la red distribuye aproximadamente 7,200 TAO por día, lo que representa una emisión valorada en más de $1.8 millones de dólares según las cotizaciones registradas al momento del reporte. Esta cantidad de capital otorga un peso significativo a cualquier modificación en las reglas de distribución.
El impacto de Root Reborn frente al diseño actual de emisiones
En la arquitectura vigente de Bittensor, el protocolo liquida de manera automática los tokens «alpha» de cada subred para convertirlos en TAO antes de pagar los rendimientos de participación de la capa raíz. Los análisis técnicos de la red señalan que este mecanismo genera una presión de venta constante sobre los activos nativos de las subredes, afectando la evolución de sus precios de mercado.
La actualización sugerida por «unconst» busca revertir esta dinámica financiera. En lugar de ejecutar la venta automática de los activos, la propuesta faculta a cada validador para seleccionar una cesta de subredes específicas a las cuales respaldar activamente.
La información técnica de la propuesta señala que, los rendimientos que previamente se liquidaban pasarían a ser reinvertidos en las subredes seleccionadas, manteniéndose como un portafolio compuesto que se devuelve al validador en forma de participación. Este cambio de lógica operativa transformaría la presión de venta en una demanda neta de compra para los tokens de las subredes.
La red ya cuenta con antecedentes de reestructuración en su diseño de incentivos económicos. En febrero de 2025, el ecosistema implementó el mecanismo Dynamic TAO (dTAO), un desarrollo que retiró a un comité de validadores el poder de asignar emisiones para transferirlo directamente a las fuerzas del mercado.
La propuesta actual añade una capa de juicio humano sobre la automatización de dTAO. En el contexto general, estudios empíricos independientes publicados en la plataforma arXiv (documento 2507.02951) confirman que proyectos de computación distribuida, como la subred Templar, han logrado entrenar modelos de IA de decenas de miles de millones de parámetros.
A nivel de bloques, las reglas vigentes dividen la emisión de TAO otorgando un 41% a los validadores, otro 41% a los mineros de inteligencia artificial y el 18% restante a los creadores de subredes. Root Reborn apunta directamente a modificar la gestión de ese 41% perteneciente a los validadores.
A pesar del interés generado, los reportes oficiales del repositorio aclaran que el código se encuentra bajo revisión en la red de pruebas y no fue desplegado en la red principal. Evaluaciones automatizadas iniciales identificaron riesgos potenciales, incluyendo un cuello de botella en la migración de datos de gran volumen y fallas en el enrutamiento de pagos. Un hito verificable para evaluar la viabilidad del proyecto será la resolución técnica de estas observaciones en el entorno de pruebas de GitHub antes de cualquier votación comunitaria de gobernanza.
